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3단원: 시계열 구조 및 모델 처리

이 단원에서는 INSERT INTO(DMX) 문을 사용하여 시계열 마이닝 구조 및 사용자가 만든 마이닝 모델을 처리하는 방법에 대해 설명합니다.

마이닝 구조를 처리하면 Analysis Services에서 원본 데이터를 읽은 다음 마이닝 모델을 지원하는 구조를 작성합니다. 처음 마이닝 모델 및 구조를 만들면 해당 마이닝 모델 및 구조를 항상 처리해야 합니다. INSERT INTO를 사용하여 마이닝 구조를 지정하는 경우 이 문은 마이닝 구조 및 연결된 모든 마이닝 모델을 처리합니다.

이미 처리된 마이닝 구조에 마이닝 모델을 추가하는 경우에는 INSERT INTO MINING MODEL 문을 사용하여 기존 데이터를 기반으로 새 마이닝 모델만 처리합니다.

마이닝 모델 처리 방법은 데이터 마이닝 개체 처리를 참조하십시오.

INSERT INTO 문

시계열 마이닝 구조 및 모든 연결 마이닝 모델을 학습하려면 INSERT INTO(DMX) 문을 사용합니다. 이 문의 코드는 다음 부분으로 나눌 수 있습니다.

  • 마이닝 구조 식별

  • 마이닝 구조의 열 나열

  • 학습 데이터 정의

다음은 INSERT INTO 문의 일반적인 예입니다.

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
(
   <mining structure columns>
)
OPENQUERY (<source data definition>)

코드의 첫 번째 줄에서는 학습할 마이닝 구조를 식별합니다.

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

코드의 다음 줄에서는 마이닝 구조에서 정의한 열을 지정합니다. 마이닝 구조의 각 열을 나열해야 하며 각 열을 원본 쿼리 데이터 내에 포함된 열에 매핑해야 합니다.

(
   <mining structure columns>
)

코드의 마지막 줄에서는 마이닝 구조의 학습에 사용할 데이터를 정의합니다.

OPENQUERY (<source data definition>)

이 단원에서는 OPENQUERY를 사용하여 원본 데이터를 정의합니다. 원본 데이터에서 쿼리를 정의하는 다른 방법은 <source data query>를 참조하십시오.

단원 태스크

이 단원에서는 다음 태스크를 수행합니다.

  • Forecasting_MIXED_Structure 마이닝 구조 처리

  • 관련 마이닝 모델 Forecasting_MIXED, Forecasting_ARIMA 및 Forecasting_ARTXP 처리

시계열 마이닝 구조 처리

INSERT INTO를 사용하여 마이닝 구조 및 관련 마이닝 모델을 처리하려면

  1. 개체 탐색기에서 Analysis Services 인스턴스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 쿼리를 가리킨 다음 DMX를 클릭합니다.

    비어 있는 새 쿼리가 포함된 쿼리 편집기가 열립니다.

  2. INSERT INTO 문의 일반적인 예를 빈 쿼리에 복사합니다.

  3. 다음 내용을

    [<mining structure>]

    다음 구문으로 바꿉니다.

    Forecasting_MIXED_Structure

  4. 다음 내용을

       <mining structure columns>

    다음 구문으로 바꿉니다.

    [ReportingDate],
[ModelRegion]

  5. 다음 내용을

    OPENQUERY(<source data definition>)

    다음 구문으로 바꿉니다.

    OPENQUERY([Adventure Works DW 2008],'SELECT [ReportingDate], [ModelRegion], [Quantity], [Amount]
FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]')

    원본 쿼리는 IntermediateTutorial 예제 프로젝트에서 정의한 AdventureWorksDW2008 데이터 원본을 참조합니다. 원본 쿼리는 이 데이터 원본을 사용하여 vTimeSeries 뷰에 액세스합니다. 이 뷰에는 마이닝 모델의 학습에 사용할 원본 데이터가 포함되어 있습니다. 이 프로젝트 또는 이 뷰에 대해 잘 모르는 경우 2단원: 예측 시나리오 구축(중급 데이터 마이닝 자습서)을 참조하십시오.

    이제 전체 문이 다음과 같아야 합니다.

    INSERT INTO MINING STRUCTURE [Forecasting_MIXED_Structure]
(
   [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount])
)
OPENQUERY(
[Adventure Works DW 2008],
'SELECT [ReportingDate],[ModelRegion],[Quantity],[Amount] FROM vTimeSeries ORDER BY [ReportingDate]'
)

  6. 파일 메뉴에서 다른 이름으로 DMXQuery1.dmx 저장을 클릭합니다.

  7. 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 해당 폴더로 이동한 다음 파일 이름을 ProcessForecastingAll.dmx로 지정합니다.

  8. 도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

쿼리 실행이 끝나면 처리된 마이닝 모델을 사용하여 예측을 만들 수 있습니다. 다음 단원에서는 만들어진 마이닝 모델을 기반으로 여러 예측을 만듭니다.